基于故障树的数控机床故障诊断系统

数控机床的故障诊断不及时不准确,会给制造企业带来巨大的经济损失,因此,数控机床的故障诊断与维护一直是制造业研究的热点之一。本文在分析数控机床特点的基础上,运用故障树分析法建立数控机床主要部位的故障树模型,依据此模型开发了一套基于故障树的故障诊断系统,该系统具有诊断速度快、诊断结果准确率高的特点,有效实现了数控机床故障的智能分析诊断。     

模糊神经网络在燃气轮机故障诊断专家系统中的研究与应用

针对故障诊断专家系统中自学习能力弱和不能描述模糊性知识的问题,提出了一种将模糊神经网络运用于故障诊断专家系统的研究方法,既可以使故障诊断专家系统根据事例和数据来学习新的知识和信息,又增强了系统描述模糊性知识的能力,使得诊断结果更加符合诊断工作人员的需要。最后以某型燃气轮机为研究对象,实现了快速、准确地诊断。     

基于模糊信息多级融合的故障诊断

为进一步提高综合故障诊断的可靠性,提出一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法,在传统模糊信息融合故障诊断的基础上,将各级诊断数据重新融合后再进行系统的综合故障诊断.对船舶主动力系统故障诊断的应用表明,该方法较传统方法更准确有效,在局部传感器误检的情况下仍作出了准确的故障诊断,可为提高大型系统故障诊断的可靠性提供有益的借鉴.     

电子设备故障综合诊断系统的研究

本文根据电于设备的结构与原理,综合应用人工智能、数据库理论和模糊理论对电子设备的故障诊断进行了研究,构建了便携式故障诊断系统的方案,提出了基于案例的专家系统故障诊断方法,运用多种检测手段实现对电子设备进行模块自动诊断和元件诊断.使用表明:平均修复时间大大缩短并具有较高的诊断准确率.     

船用核动力装置故障诊断专家系统

船用核动力装置故障特征复杂多样，将专家系统引入故障诊断领域可以充分利用专家的经验和知识．对船用核动力装置的故障特性进行了详细分析，并据此建立了故障诊断专家系统．着重介绍了船用核动力装置故障诊断专家系统的构成、建造方法、实现语言、知识的表示方法及推理机的推理过程等内容．用该故障诊断专家系统对一些典型故障在某仿真机上进行了在线诊断，得到了预期的诊断结果．     

模糊数学在汽车故障诊断中的应用

汽车故障征兆与故障原因间的关系是模糊的,为此,将模糊数学方法引入到汽车故障诊断中,建立汽车典型故障诊断的数学模型,提出由历史数据及专家优序数综合确定模糊隶属度的方法,建立模糊诊断模型,并在计算机上实现汽车故障的模糊诊断.     

数控机床换刀机构模糊故障树分析与诊断

在分析模糊控制方法与故障树推理方法的特点和互补性的基础上,设计了基于模糊控制与故障树相结合的数控机床换刀机构故障诊断数学模型。将模糊控制方法融入故障树推理的故障分类、故障发生概率计算及故障原因查询中,较好地解决了数控机床故障诊断的快速与准确问题。最后通过对数控机床换刀机构故障实例的诊断仿真,验证了该算法的有效性。     

基于模糊加权有色网和BP神经网络的飞机发动机故障诊断

针对传统知识推理故障诊断方法中参数往往依赖于专家经验,存在着不准确和无法学习的问题,提出了一种基于模糊加权有色网和BP神经网络的故障诊断方法。首先,定义了模糊加权有色网并给出了两种产生式规则对应的模糊加权有色网模型。然后,设计了采用BP神经网络对模糊加权有色网各参数进行学习的算法。最后,给出了使用训练后的各参数进行初始化的模糊加权有色网进行故障推理的具体步骤。通过飞机发动机故障诊断实例仿真实验证明了方法能正确地建立模糊加权有色网推理模型,在采用BP神经网络进行参数训练后,能有效地实现飞机发动机的故障诊断。     

雷达系统故障的诊断技术

对雷达系统故障诊断技术作了归纳和分类,分析了当前故障诊断技术的优缺点,重点讨论了以下8个方法:基于知识的智能故障诊断方法;对神经网络故障诊断方法;粗糙集诊断方法;基于遗传算法的故障诊断方法;故障树的诊断方法;专家系统故障诊断方法;基于小波分析的故障诊断方法;模糊故障诊断方法.最后,指出了雷达系统故障诊断技术在当前和今后的研究重点和方向.     

齿轮故障诊断专家系统的研究与实现

基于齿轮故障诊断方法及大量实验数据，结合齿轮故障的判据，研究并建立了适应于齿轮故障诊断特点的齿轮故障诊断专家系统．本论文根据齿轮故障产生的机理及诊断方法，采用了框架及产生式知识表示形式，设计了齿轮故障诊断的专家知识库．通过规则集与规则集之间采用有知识搜索、规则集内部采用前向推理、规则前提和结论之间采用哈希算法的有机结合来实现推理机制。从而实现齿轮的故障诊断．利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果．     

一种新的状态估计混合智能模型

为实现发电机状态维修,研究一种新的状态估计混合智能模型。设计了一种基于径向基信息神经网络和模糊推理的模型,阐述径向基信息神经网络的结构和训练算法,介绍一阶Sugeno模糊模型的5层结构,根据专家经验知识选择合适的模糊输入隶属函数和模糊逻辑推理规则,而结论参数采用递归最小二乘法辨识。该模型充分利用各种在线监测装置的监测数据,特别是可利用领域专家的实践经验和专业知识,实现发电机状态估计。     

“望、闻、问、切”在数控机床机械故障诊断中的应用

数控机床的推广应用促进了制造业的发展,数控机床的原理复杂,结构精密,机械故障时常发生,进行应诊故障诊断是排除故障的关键。基于对实用诊断技术＂望、闻、问、切＂的原理分析,提出了诊断的内容与诊断的技巧,通过实例说明实用诊断技术在故障诊断中的应用,与借助于先进仪器设备等的现代诊断技术相比较,实用诊断技术＂望、闻、问、切＂的方法具有操作简单、通用性强、快捷高效等特点,在数控机床故障诊断中得到了广泛的应用。     

基于数控机床故障信息的可靠性模糊分配

提出一种基于用户反馈的数控机床故障信息的可靠性模糊分配方法.通过对某机床厂的某系列数控机床故障记录数据进行统计整理,分类得到10个子系统,对故障信息进行分布模型优选、参数估计和皮尔逊χ2法假设检验,建立整机和各子系统的故障间隔时间的可靠度函数.在分析影响机床故障间隔时间的4种因素基础上,用熵权法求解权重进行加权,引入模糊数学理论,建立机床整机故障率的分配模型,指导机床可靠性指标的再分配过程.基于故障信息的这个方法更具实际应用性,能较好地解决机床可靠性的再分配问题,提高整机系统的可靠性水平.     

Application of MBAM Neural Network in CNC Machine Fault Diagnosis

In ruder to improve the bidirectional associative memory (BAM) performance, a modified BAM medei(MBAM) is used to enhance neural netwcrk(NN)‘s memory capacity and error correction capability, theoretical analysis and experment results illuminate that MBAM performs much better than the original BAM. The MBAM is used in computer numeric control(CNC) machine fault diagnosis, it not only can complete fault diagnosis correctly but also have fairly high error correction capability for disturbed Input Information sequence. Moreover MBAM model is a more convenient and effective method of solving the problem of CNC electric system fault diagnosis.     

Reliability Analysis of Heavy-Duty CNC Machine Hydraulic System Based on Fuzzy Goal Oriented Method

There is a common sense that heavy-duty CNC machine strongly depends on its foundation and can be easily affected by many factors.Hydraulic system,the most important part in CNC machine,is a complex and multi-loop system.In order to make up for the shortcomings of traditional fault tree analysis method and traditional GO method,the most effective method named fuzzy GO method is proposed to analyze the reliability of hydraulic system.And then some ideas are provided for system reliability assessment,fault diagnosis and maintenance by qualitative and quantitative analysis.     

基于组合模型的电力变压器故障诊断

为了综合全面地诊断电力变压器故障,克服单项诊断方法考虑问题角度单一,不能重复利用已知信息,诊断准确度和稳定性不高的缺点,并结合电力变压器油中溶解气体的数据,提出了利用组合模型诊断变压器故障.该方法将灰关联熵、小波神经网络、模糊粗糙集、支持向量机和IEC三比值作为独立诊断模块,利用熵值法优化得到各个模块的最佳权重,最终得到发生故障最大概率所属类型.通过实例验证,组合诊断法优于单项诊断方法,提高了故障诊断精度,减少了误判率,诊断的稳定性得到提升.     

挖掘机提升控制系统故障诊断的改进模糊算法

研究矿山挖掘机提升控制系统的故障诊断方法对减少其故障和由此带来的巨大经济损失具有重要意义。笔者首次提出了针对复杂控制系统的基于功能的故障描述和故障整理方法,并将控制领域中的改进模糊算法引入到故障诊断领域,建立了WK－4挖掘机提升控制系统电压负反馈回路的改进模糊诊断模型,并与传统模糊诊断模型进行了比较,验证了改进模糊诊断模型的有效性和先进性。该方法可广泛应用于矿山挖掘机各种控制系统的故障诊断中。     

Petri网逆网在主轴故障诊断中的应用

为了能够快速寻找主轴故障原因,采用 Petri 网逆网对数控机床主轴进行故障诊断。建立 petri 网逆网模型构建数控机床主轴关联故障可达图,深入系统分析主轴故障的各个子系统、故障模式和故障根本原因,并对故障模式和故障原因进行关联性分析;分析状态转移可达集,掌握主轴关联故障的传递过程,寻找导致主轴故障的根本原因;并以数控机床主轴噪声大为例描述数控机床主轴 Petri 网逆网故障诊断过程。主轴关联故障的 Petri 网逆网研究,有助于迅速进行主轴故障诊断与维修,缩短修复时间,进一步提高主轴的可用度。